서울시 평당 전세 보증금 및 월세 임대료를 높이는 요인 10가지 | 데이터 분석 기초(9)_PowerBI

 

안녕하세요. 데이터CPA, Cloud입니다.

오늘은 서울시 전월세 계약내역에 대해 EDA와 기초적 분석을 했던 지난 글에 이어서,

서울시 10개년(2015~2024) 전월세 거래 분석 시각화 (feat. PowerBI) | 데이터분석 기초(8)

전세 보증금 및 월세 임대료에 주요 영향을 미쳤던 요인을 알아보겠습니다.

최근 3년(2022~2024) 임대료 및 보증금 주요요인 분석

1. 월세 임대료 결정요인

일단 월세 임대료 결정요인부터 살펴보겠습니다.

 

월세 평당 임대료를 높이는 요인

1. 임대면적이 6평 이하면, 전체 평균보다 3.92배 증가합니다. 2. 전체 평균보다 화양동이 약 3.65배, 역삼동이 2.64배 높습니다. 3. 월세 보증금이 1000만원 근처일 때 평균보다 2.76배 높습니다. 4. 지어진 지 9년 이하인 건물의 평당 임대료가 그렇지 않은 건물의 2.39배입니다. 5. 지하철역까지의 직선거리가 81m~274m일 때 평균보다 평당임대료가 높습니다. 6. 분당선, 1호선, 2호선, 9호선, 경의중앙선 순서로 평당임대료가 높습니다.

 

아래 그림은 저희가 설정한 변수들이 타겟에 어느 정도 영향을 미치는지 알아서 분석해주고, 영향력이 높은 순서대로 보여주는 Power BI의 주요 영향 요인 차트 화면입니다. 왼쪽에 나오는 내용은 변수가 어떤 값일 때 타겟이 증가할 가능성이 높은지를 나타냅니다. 하나의 변수가 타겟에 어떤 영향을 줄 지는 각각의 그래프를 그려 나타내는게 더 잘 보여줄 수 있지만, 이렇게 다양한 변수 중 어떤 것이 가장 영향이 있는지를 보고싶을 때 이용하기 유용한 기능입니다.

 

 

 

1) 임대면적과 평당 임대료

 

그런데, 처음부터 저는 몰랐던 사실을 알게되었습니다. 임대면적이 19.08 제곱미터, 약 5.78평 이하일 때 평당 임대료가 높을 가능성이 가장 높아진다고 합니다.

 

이는 서울 내 20평 이하인 월세거래내역에서 공통적으로 나타나는 현상입니다. 위 산점도를 보면, 임대면적이 커질 수록 평당 임대료(임대료/(임대면적/3.3))가 감소하는 것을 볼 수 있습니다.

이는 최소한 임대면적이 넓어지는 것보다 임대료가 상승하는 폭이 더 작다는 것을 의미합니다. 반대로, 임대면적을 줄여도, 임대료가 그만큼 줄지 않는다고 볼 수도 있죠.

 

사회초년생들이 주로 구하는 집, 즉 최근 9년 내 지어진 신축에 면적이 작은 방은 모든 변수를 종합하였을 때 평당 임대료가 가장 높은 것으로 나타났습니다. 10평 방 기준으로는 평균 월세와 37.6만원 차이나는 것이죠.

 

 

2) 법정동과 평당 임대료

 

PowerBI는 자동으로 표본 수가 너무 적은 항목은 순위권에서 제외합니다.

예를 들면, 아래 그림에서 화양동보다 돈의동이 평균 평당 임대료가 높지만, 돈의동의 표본 수 는 21개인 데에 비해, 화양동의 표본 수는 15000개이므로 화양동이 더 신뢰성 있는 영향요인이라고 판단하여 메인화면에 띄운 것입니다.

즉, 영향력 + 실제 영향을 미칠 가능성을 종합적으로 고려한 결과입니다.

표본이 21개밖에 되지 않아 결과에서 제외된 돈의동

3) 월세 보증금과 평당 임대료

평당 임대료 금액은 월세보증금 구간에 따라 들쑥날쑥 했는데요,

간단하게 나누면, 월세보증금이 1000만원 이하인 집이, 1000만원 초과일 때 보다 2.7배 정도 높아질 가능성이 크다고 볼 수 있습니다.

 

 

2. 전세 보증금 결정요인

평당 전세 보증금을 높이는 요인

1. 전세보증금의 경우 다른 어떤 변수보다 부동산 위치의 영향이 지배적입니다. 2. 건물연령이 6년 이하일 경우 보증금이 평당 약 927만원 높습니다. 3. 전세 또한 임대면적이 작을수록 평당 보증금이 높습니다. 4. 9호선, 2호선, 3호선 근처 집의 평당 전세보증금이 약 350만원 비쌉니다.

 

 

1) 건물 소재지와 평당 전세보증금

 

영향요인 상위권을 대부분 특정 동 또는 구가 차지하고 있습니다. 이는 월세 임대료의 주요 영향분석과 전혀 다른 모습인데, 전세 보증금의 경우 해당 건물의 위치가 가장 중요한 변수임을 뜻합니다.

 

 

2) 임대면적과 평당 전세보증금

약 9평 이하의 부동산 전세보증금이 평균보다 평당 597만원 높았습니다. 즉, 9평 전세보증금이 1억원이라면, 같은 조건의 18평집은 두 배인 2억원보다 작은 9천254만원 정도일 가능성이 높다는 것입니다.

 

 

3) 최근접 지하철 호선과 전세보증금

9호선, 2호선, 3호선 근처 집의 평당 전세보증금이 평당 약 350만원 비쌀 가능성이 높습니다.

 

 

4) 평당 전세보증금이 가장 비싼 조합

1. 건물연령 6년이하 & 임대면적 9.09평 이하
2. 건물연령 9년 초과 27년 이하 & 임대면적 25.5평 초과 & 지하철역까지 직선거리 741m 이하 or 1296m 이상

1번 조합의 경우 평당 전세보증금이 814.7만원 높습니다. 20평집의 경우 1.6억원 증가.

4번 조합의 경우 평당 전세보증금이 170.6만원 높습니다. 20평집의 경우 3412만원 증가.

 

 

마무리

오늘은 이렇게 서울시 월세 평당 임대료와 전세 평당 보증금을 높이는 주요 원인 10가지를 Power BI를 통해 알아보았습니다.

보시다시피 Power BI의 주요 영향요인 분석 툴은 다양한 변수의 타겟에 대한 영향을 동시에 비교하며 분석하는데 꽤나 유용합니다. 현실에선 다양한 요인이 복합적으로 결과에 영향을 미치는 것이 대부분이기에, 다양한 곳에 이용될 수 있는 파워풀한 툴이 아닐까 싶습니다.

 

다음 글에서는, 저희가 오늘 분석한 변수들을 바탕으로 해당 변수값을 넣으면 적정 임대료나 보증금을 산출해주는 모델을 만들어보고 성능을 비교해보도록 하겠습니다.